A TESTFELSZÍNI POTENCIÁLTÉRKÉPEK VARIABILITÁSÁNAK VIZSGÁLATA

A testfelszíni potenciáltérképek nagy variabilitást mutatnak az egészséges egyedeknél nyugalmi mérések folyamán, a patológiás állapotok vagy terheléses adatok variabilitása ehhez viszonyítva is jelentősen megnőhet. A TPT-k statisztikai elven történő osztályozásakor, a módszer teljesítménye azon múlik, hogy a különböző homogén csoportokat statisztikailag jellemző feltételes eloszlások sűrűségfüggvényei milyen mértékben lapolódnak át. A TPT értékeit számos tényező befolyásolja: az egyén anatómiai felépítése, testalkata, neme, kora, és genetikailag meghatározott szív ingervezető rendszere és koronária rendszere, a testgeometria és a konduktivitási adatok illetve a szív megbetegedései [142, 237-239]. A diagnosztikai teljesítmény növekedése akkor várható, - a patológiás állapotokat nagy biztonsággal akkor lehet szeparálni a normál, egészséges egyedek TPT jeleitől-, amennyiben az egyes klinikai csoportokra az eloszlások sűrűségfüggvényei kisebb szórásúvá tehetők.

Szükséges tehát felmérni, hogy az említett tényezők milyen mértékben és irányban befolyásolják a test felszínén mérhető jeleket. Jelentős mennyiségű ismeret gyűlt össze az elektrokardiográfiai adatok variabilitásának fontosabb forrásairól. A TPT variabilitásról az első összefoglaló nagyobb adatbázist felhasználó tanulmányt Kozmann, illetve Lux készítették el, több mint 1000 páciens adatait felhasználva. [58 59]. A jel varianciát okozó komponensek különböző fontossággal bírnak, egyesek hatása elhanyagolható, másoké jelentős és bizonyos szabad paraméterek a gyakorlati diagnosztika szempontjából csökkenthetők [238, 239].

Kvantitatív jellemzést készítettem és meghatároztam a normál populáció életkori dekádjaira vonatkozó QRS és QRST integrál átlag és szórástérképeit. A vizsgálathoz Lux 32 elvezetéses rendszerrel mért és 192 elvezetésre interpolált validált TPT adatait használtam. A vizsgálat célja az volt, hogy a kvantitatív paraméterek ismeretében meghatározott normál-tartományuk alapján az ettől szignifikánsan eltérő patológiás állapotok szeparálhatók legyenek. Normál tartományhoz tartozónak és ezért egészségesnek soroltam be a későbbi analízisek során minden olyan egyedet, ahol az itt számított integráltérképek teljes populációra vonatkozó értékei az egészségesek ±2-es szórásértékén belül találhatók. A csoportokra vonatkoztatott QRS illetve QRST integrál normálértékének átlagával és szórásával a döntési eljárások tovább pontosíthatók.

A CVRTI adatbázis 637 egészséges páciens testfelszíni potenciáltérképeinek 216 KL koefficienssel tömörített adatait használtam a vizsgálathoz, ebből 317 férfi és 320 nő volt. Egyik páciens esetén sem volt semmilyen szív-érrendszeri betegségnek anamnézise, negatív volt a fizikális, a labor és az EKG vizsgálatuk eredménye. A populációt nemenként életkori dekádokra (10 éves intervallumot átölelő csoportokra) osztottam, a csoportok esetszámát az 5. Táblázat tartalmazza. A későbbi vizsgálatok esetében a fenti esetszámot 648-ra növeltem, néhány újabb eset bevonásával, ennek hatására a diszkriminatív jellemzők változatlanok maradtak

5. Táblázat Normál páciensek nem és életkor szerinti megoszlása Életkori dekád Férfi (esetszám – db) Nő (esetszám – db)

3. (30-39) 172 159

4. (40-49) 90 96

5. (50-59) 36 44

6. (60-) 19 21

A tömörített KL együtthatókból kiszámításra kerültek a 192 elvezetéses TPT adatok, majd a QRS és QRST integrálok értéke, valamint minden egyes elvezetésben az adott elvezetés átlagértéke alapján a szórás térkép kiszámítása a 2.2.3. fejezetben ismertetett képletek alapján történt. A QRST integrálokra vonatkozó eredményeket mutatja be a 13. ábra. A megfelelő korcsoportok összevetése különbség-térképek képzésével, a maximális és minimális értékek vizsgálatával, valamint korreláció-számítással történt. Megállapítottam, hogy az életkor előrehaladtával az amplitúdó értékek és a szórások is szignifikánsan csökkennek. Ezek fiziológiai hátterében a kötőszöveti változásokat követő AP karakterisztika módosulások állhatnak. A QRST és QRS integráltérkép pattern eltérései nem jelentősek. A térképek közötti eltérést azonban jobban jellemzi a decilis átlag integráltérképek korrelációs együtthatója, melynek értékei 71-94% között változtak nemtől és életkortól függően; a férfiak esetében az eredmények kevésbé korreláltak [237]. Ez arra enged következtetni, hogy az akciós potenciál ekvivalens karakterisztikája az életkor előrehaladtával folyamatosan változik és szükséges, hogy minden egyes egyedi patológiás állapotot a neki nemben és korban megfelelő normál-tartományra vonatkozó sűrűségfüggvény karakterisztikával vessünk össze.

Munkacsoportunk valós TPT adatok statisztikai vizsgálatával és szimulációs eljárások alapján meghatározta a TPT variabilitást legjobban befolyásoló paramétereket is, elsősorban a kamrai aktivációs szekvencia tulajdonságait tekintve [238, 239]. A TPT statisztikai vizsgálataihoz egészséges emberek validált mérési adatait használtuk, a testmagasság, súly, életkor és nem paraméterek alkalmazásával történt a populáció felbontása homogénebb alcsoportokra. Az életkori és nembeli sajátosságok és ezek varianciái megállapítására az előző fejezetben ismertetett decilis QRS és QRST integrálokat és ezek szórását használtuk fel.

A testalkattal összefüggő vizsgálatokat az előző csoport 3. életkori dekádja pácienseinek adatai alapján végeztük, viszonylag szűk testgeometriai csoportokat képezve (magasság: átlag ±2,5 cm, súly: átlag

±5 kg ). A forrás (szív) variabilitásra: az ingervezető rendszerre és a szív orientációjára vonatkozó modellezési vizsgálatok a 2.3.3. fejezetben ismertetett numerikus aktivációs szívmodell és inhomogén, valós geometriájú testmodell felhasználásával történtek. A kamrai ingervezető rendszer véletlen kialakulását azonos szívállás esetén, az endokardiális felszínen a Purkinje rost és myocardium közötti aktiváció indítási pontok változtatásával modelleztük úgy, hogy az indító pontok helyét szisztematikusan két egymásra merőleges görbületi sugár mentén 6 elemi modell-cellányi egységgel (kb. 6 mm) változtattuk. Tekintettel arra, hogy ez kiemelkedően magas számú kombinációt jelentene, az ingervezető rendszer variabilitás jellemzésére konkrétan két kiszemelt indítási pontra végeztünk

teljes vizsgálatot, ahol az indítópont körüli szórás megközelítőleg 3 mm volt. A modell-szív torzóban elfoglalt helyzetének változtatásával szimuláltuk a normál, a horizontális és a vertikális szívállást.

Bizonyítottuk, hogy az egyéni ingervezetési rendszer okozza az adatok variabilitásának jelentős részét, míg a szív testen belüli helyzete a másodlagos, a nem és a testgeometria további kisebb, de nem elhanyagolható variabilitás források. A variabilitás legfontosabb forrása tehát az endokardiumtól induló aktivációs hullámok indítási lokalizációjában lévő különbségeknek tudható be, ami a vezető rendszer véletlen realizációjától függ. Ennek a variabilitását csak önreferenciás mérésekkel lehet csökkenteni. Az ingervezető rendszer diagnózist befolyásoló hatása olyan paraméterek alkalmazásával csökkenthetők, melyek nem, vagy kismértékben érzékenyek az aktivációs szekvencia változásaira (pl.: QRST integráltérkép). F próbával igazoltuk, hogy jelentős különbségek találhatók a férfi és női EKG ill. testfelszíni potenciáltérkép amplitúdó adatai között, tehát indokolt ennek a két tulajdonságnak külön történő kezelése a diagnosztikai kritériumok szempontjából. A korábbi vizsgálatok is jelentős korfüggésre is utaltak, így célszerű legalább a 40 évnél fiatalabb és idősebb alcsoportokat külön kezelni. A jelentős biológiai variabilitás azt sugallja, hogy különösen a veszélyes aritmiák rizikójának pontosabb előrejelzése, valamint a folyamatok megértése érdekében szükséges lehet a statikus vizsgálatokat önreferenciás dinamikus vizsgálatokra cserélni (gyógyszeres behatás vagy fizikai terhelés összevetése nyugalmi adatokkal).

13. ábra Egészséges páciensek életkori dekádjaira vonatkozó QRST integrál átlag és szórás térképei (a térképek rácspontjai a 192 elvezetéses TPT mérési pontjait ábrázolják, adatok mVs-ban)